LSTM与lightGBM怎么结合做时间序列预测？

LSTM和LightGBM都是用于时间序列预测的强大工具，它们可以结合使用以提高预测精度。下面是一些可能有用的步骤：

1. 预处理数据：将数据集分为训练集和测试集，并对数据进行归一化处理。

2. 使用LSTM进行预测：使用LSTM模型对训练集进行训练，并使用该模型对测试集进行预测。

3. 提取LSTM特征：使用训练好的LSTM模型提取每个时间步的特征向量。

4. 使用LightGBM进行预测：将LSTM提取的特征向量作为LightGBM模型的输入，并使用该模型对测试集进行预测。

5. 结合两者的预测结果：将LSTM和LightGBM的预测结果进行加权平均或级联，以得到最终的预测结果。

需要注意的是，这只是一种可能的方法，实际应用中可能会有更多的细节和优化。